深度解讀DeepSeek在自動駕駛場景下的應用，這并非指DeepSeek直接控制車輛，而是作為自動駕駛系統(tǒng)的“超級大腦”和“全棧協(xié)作者”，在研發(fā)、測試、運營及人機交互等關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮革命性作用。核心定位：自動駕駛的“認知引擎”與“專家團隊”DeepSeek的核心能力——復雜邏輯推理、代碼生成、多模態(tài)信息處理與超長上下文理解——使其能夠穿透自動駕駛技術(shù)棧的多個層面。典型應用場景深度解讀1.研發(fā)與測試：全天候“首席工程師助理...

Manus是蝴蝶效應公司（ButterflyEffect）推出的全球首款通用型AI智能體產(chǎn)品，其名稱源自拉丁語“MensetManus”（意為“手腦并用”），強調(diào)將思考轉(zhuǎn)化為實際行動的能力；近期，該公司因投資方壓力撤離中國，引發(fā)廣泛關(guān)注。2025年AIAgent賽道涌現(xiàn)大量同類產(chǎn)品，但多數(shù)存在"Demo能飛、落地常摔"的現(xiàn)象。用戶試用一次即放棄的比例居高不下，市場存在過度炒作現(xiàn)象。例如，內(nèi)測邀請碼曾被炒至數(shù)萬元高價，但團隊否認參與炒作。Manus作...

在大模型浪潮中，知識圖譜與RAG的結(jié)合（GraphRAG）正展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)扁平化RAG的巨大潛力，它很可能代表著未來的發(fā)展方向。一、傳統(tǒng)RAG傳統(tǒng)RAG是一個擁有優(yōu)秀記憶，但缺乏邏輯的助手，它將文檔切分成片段，為每個片段創(chuàng)建向量索引。當用戶提問時，它通過語義相似度檢索出最相關(guān)的幾個片段，然后交給大模型生成答案。它的核心局限在于：“碎片化”理解：文檔被切分后，篇章級的邏輯結(jié)構(gòu)、實體間的深層次關(guān)系隨之丟失。它能看到“...

自動駕駛的四大核心技術(shù)是支撐車輛實現(xiàn)自主駕駛的基礎模塊。環(huán)境感知、精準定位、路徑規(guī)劃和線控執(zhí)行共同構(gòu)成完整的技術(shù)閉環(huán)，分別負責識別周圍環(huán)境、確定車輛位置、規(guī)劃行駛路線以及控制車輛執(zhí)行動作。這些技術(shù)協(xié)同工作，確保自動駕駛的安全性和可靠性。一、感知模塊：環(huán)境信息的實時獲取與處理1.功能定義與核心任務感知模塊是智能駕駛系統(tǒng)的“感官”，負責通過傳感器實時捕捉車輛周圍環(huán)境信息，包括道路結(jié)構(gòu)、障礙物、交通標...

智能輔助駕駛模型的訓練是一個融合多學科技術(shù)的系統(tǒng)工程，涉及數(shù)據(jù)采集、算法設計、仿真測試與持續(xù)優(yōu)化等多個環(huán)節(jié)。一、數(shù)據(jù)閉環(huán)：模型訓練的基石1.多模態(tài)數(shù)據(jù)采集傳感器組合：車輛搭載激光雷達（厘米級點云建模）、攝像頭（紋理識別）、毫米波雷達（惡劣天氣感知）等，每秒處理超150萬條數(shù)據(jù)，延遲控制在200ms內(nèi)；時空對齊：所有傳感器數(shù)據(jù)需統(tǒng)一時間戳（GPSIMU同步），并映射到全局坐標系，避免時空錯位。2.數(shù)據(jù)標注與增強標...

基于多模態(tài)大模型為智駕場景模型訓練生成視覺數(shù)據(jù)，是當前自動駕駛領域一個非常前沿且富有潛力的方向。它能夠以極低的成本、極高的效率創(chuàng)造海量、多樣化的長尾場景數(shù)據(jù)，突破真實數(shù)據(jù)收集的瓶頸。傳統(tǒng)的智駕數(shù)據(jù)依賴于昂貴的傳感器和車隊路采，而多模態(tài)大模型的方法核心在于：利用大模型對世界知識的理解和強大的生成能力，將文本或簡單草圖等“抽象描述”轉(zhuǎn)化為高度逼真和結(jié)構(gòu)化的“視覺數(shù)據(jù)”。常用的做法是使用3d建模軟件虛...

可信人工智能指的是人工智能系統(tǒng)的設計、開發(fā)、部署和使用的整個生命周期都符合倫理、法律和技術(shù)標準，從而能夠贏得用戶、消費者、監(jiān)管機構(gòu)和社會公眾信任的一系列方法和實踐。簡單來說，它回答了一個關(guān)鍵問題：“我們?yōu)槭裁匆嘈胚@個AI系統(tǒng)？”可信AI的目標是確保AI不僅是強大的、高效的，更是負責任、可靠且有益于人類的?？尚臕I并非一個遙遠的概念，它正在全球各個行業(yè)的具體場景中加速落地。除了生活娛樂之外，這些落地場...

智能輔助駕駛模型的訓練是一個融合多學科技術(shù)的系統(tǒng)工程，涉及數(shù)據(jù)采集、算法設計、仿真測試與持續(xù)優(yōu)化等多個環(huán)節(jié)。一、數(shù)據(jù)閉環(huán)：模型訓練的基石1.多模態(tài)數(shù)據(jù)采集傳感器組合：車輛搭載激光雷達（厘米級點云建模）、攝像頭（紋理識別）、毫米波雷達（惡劣天氣感知）等，每秒處理超150萬條數(shù)據(jù)，延遲控制在200ms內(nèi)。時空對齊：所有傳感器數(shù)據(jù)需統(tǒng)一時間戳（GPSIMU同步），并映射到全局坐標系，避免時空錯位。2.數(shù)據(jù)標注與增強標...

早期AI發(fā)展主要關(guān)注“能不能做”（能力），例如：“算法準確率能否更高？”“模型能否處理更大數(shù)據(jù)？”。但隨著AI深度融入社會，人們發(fā)現(xiàn)僅僅有能力是不夠的，還必須關(guān)注“應不應該做”（責任）。不可信的AI會帶來巨大風險：偏見與歧視：招聘AI可能歧視女性，司法評估AI可能對特定種族更苛刻。黑箱決策：AI拒絕你的貸款申請，卻無法給出令人信服的理由。安全漏洞：自動駕駛汽車因一個不起眼的貼紙（對抗性攻擊）而誤判，引發(fā)事...

Python是大模型應用開發(fā)的首選語言，這得益于其豐富的生態(tài)系統(tǒng)和強大的社區(qū)支持。要開發(fā)一個成熟的大模型應用，你需要掌握一系列核心技術(shù)，這些技術(shù)可以大致分為以下幾個層面：1.核心基礎：Python編程與軟件工程這是所有開發(fā)的基礎，對大模型應用同樣重要。Python高級特性：熟練使用異步編程（??asyncio??）、裝飾器、上下文管理器等，以構(gòu)建高性能、可維護的應用。面向?qū)ο缶幊蹋∣OP）：設計良好的代碼結(jié)構(gòu)，便于模塊化和...

一、可信AI為什么重要當前，可信人工智能（TrustworthyAI）的重要性遠超技術(shù)本身，它直接關(guān)系到人工智能能否安全、健康、可持續(xù)地融入人類社會，并真正為人類造福。其重要性可以從以下幾個核心維度來深入理解：1.建立社會信任：AI被廣泛接受的基石核心問題：如果公眾不信任AI，他們就會抵制它，無論其技術(shù)多么先進。不信任會扼殺創(chuàng)新和市場應用。為什么重要：a.用戶接納度：人們不會愿意使用一個他們認為是“黑箱”、有偏見或不...

知識圖譜可視化工具是一類專門用于將知識圖譜中的數(shù)據(jù)（實體、關(guān)系、屬性）以圖形化的、直觀易懂的方式呈現(xiàn)出來的軟件或平臺。您可以把它想象成知識圖譜的“地圖繪制器”和“交互式瀏覽器”。它把枯燥的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成了一張充滿節(jié)點和連線的網(wǎng)狀圖，讓人們能夠一眼看清數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和整體結(jié)構(gòu)。知識圖譜本身是由“三元組”（頭實體關(guān)系尾實體）構(gòu)成的大規(guī)模語義網(wǎng)絡，存儲在數(shù)據(jù)庫里（如Neo4j,NebulaGraph等）。直接查詢數(shù)據(jù)...

寒武紀股價封死20%漲停，市值沖破5200億；中芯國際單日暴漲14%，創(chuàng)十個月最佳紀錄；半導體板塊指數(shù)飆升7.31%，這一切，始于8月21日DeepSeek官微上那行短短的文字：“UE8M0FP8是為即將發(fā)布的下一代國產(chǎn)芯片設計”。資本市場用真金白銀為國產(chǎn)AI芯片的未來投票，這場狂歡的核心，正是DeepSeekV3.1模型與國產(chǎn)芯片的深度綁定。它用一次技術(shù)升級，撕開了國產(chǎn)算力長期被“卡脖子”的裂縫。DeepSeekV3.1最顛覆性的動作，是拋棄國際通用...

大模型訓練框架大模型訓練框架通常涵蓋以下關(guān)鍵內(nèi)容：自動微分與計算圖優(yōu)化支持梯度自動計算和高效的反向傳播，優(yōu)化計算圖結(jié)構(gòu)以提高訓練效率。分布式訓練策略提供數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水線并行及混合并行等多種方式，允許在多GPU或多機環(huán)境下協(xié)同訓練大模型。內(nèi)存與計算優(yōu)化通過混合精度訓練、梯度累積、零冗余優(yōu)化等技術(shù)，降低內(nèi)存消耗并加速訓練過程。高效數(shù)據(jù)加載與預處理包含高性能的數(shù)據(jù)管道，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的實時預...

當前，RAG已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)公認的大模型知識庫關(guān)鍵技術(shù)路線最佳落地范式之一。RAG為生成式大模型與外部信息交互提供了良好的解決方案。RAG通常包括兩個階段：檢索上下文相關(guān)信息和使用檢索到的知識指導生成過程，其基本流程可以分為知識文本準備、文本切分轉(zhuǎn)換、向量數(shù)據(jù)存儲、問題理解及檢索、生成問題解答，如下圖所示：RAG概念最早由Facebook提出，但受限于當時語言模型的能力，并未引發(fā)更多的關(guān)注。在大模型性能取得巨大進展的...

我們已經(jīng)了解了知識圖譜的基本概念，以及現(xiàn)在知識圖譜發(fā)展狀況，與前沿AI結(jié)合方向?，F(xiàn)在就差真正實踐構(gòu)建知識圖譜這臨門一腳，基本上就會對知識圖譜這一產(chǎn)品有更加清晰的認識。那么工欲善其事必先利其器，就像我們對編程語言的掌握程度，更高級的用法和熟練度能更進一步提高我們做出項目產(chǎn)品的質(zhì)量，在本篇文章將從開發(fā)環(huán)境部署寫到初級知識圖譜搭建實踐，完成從無到有的知識圖譜構(gòu)建過程。知識圖譜有自頂向下和自底向上兩種構(gòu)...

目前，隨著智能信息服務應用的不斷發(fā)展，知識圖譜已被廣泛應用于智能搜索、智能問答、個性化推薦、情報分析、反欺詐等領域，它在技術(shù)領域的熱度也在逐年上升。從一開始的Google搜索，到現(xiàn)在的聊天機器人、大數(shù)據(jù)風控、證券投資、智能醫(yī)療、自適應教育、推薦系統(tǒng)，無一不跟知識圖譜相關(guān)。通過知識圖譜能夠?qū)eb上的信息、數(shù)據(jù)以及鏈接關(guān)系聚集為知識，使信息資源更易于計算、理解以及評價，并且形成一套Web語義知識庫。知識圖譜...

自動駕駛AI訓練場景智能駕駛正在重塑交通格局，為人們帶來更舒適高效的駕駛體驗。當下，智能駕駛?cè)诤狭讼冗M的傳感技術(shù)、大數(shù)據(jù)和人工智能算法，為了確保車輛能夠在各種復雜環(huán)境中安全、高效地運行，智能駕駛AI訓練涉及大量的數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)和模型訓練。自動駕駛技術(shù)的發(fā)展離不開海量且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，而數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和一致性管理則是推進這一領域發(fā)展的關(guān)鍵。dgp（DatasetGovernancePolicy）項目正是為此而生，它為ToyotaR...

HDmap真值反投是指在自動駕駛開發(fā)過程中，利用高精地圖（HDmap）作為參考，將傳感器采集到的真實數(shù)據(jù)（如攝像頭圖像、激光雷達點云等）與地圖中的精確信息進行對比和校準，從而生成用于算法訓練和驗證的“真值”數(shù)據(jù)。這一過程通常在自動駕駛仿真和測試階段使用，目的是通過高精地圖提供的精確環(huán)境信息，來驗證和優(yōu)化自動駕駛系統(tǒng)的感知、定位和決策模塊。核心概念解析HDMap（高精地圖）包含車道線、交通標志、路緣石等厘米級精...

在評估AI知識庫（尤其是RAG類型）時，確實面臨一些挑戰(zhàn)，因為其輸出的正確性和相關(guān)性難以像數(shù)據(jù)抽取或Text2SQL系統(tǒng)那樣直接通過標準答案來衡量。以下是一些推薦的評估指標和方法，可以幫助你更全面地評估RAG系統(tǒng)的性能：1.檢索質(zhì)量評估召回率k（Recallk）：衡量檢索到的相關(guān)文檔占所有相關(guān)文檔的比例。精確率k（Precisionk）：衡量檢索到的前k個文檔中相關(guān)文檔的比例。平均倒數(shù)排名（MRR）：衡量第一個正確答案的倒數(shù)排名的平均...